jupyter x and y must have same first dimension, but have shapes (5,) and (0,)
时间: 2023-04-10 10:05:01 浏览: 87
这个问题是因为在使用 jupyter 进行数据处理时,x 和 y 的第一个维度必须相同,但是在这个例子中,x 的第一个维度为 5,而 y 的第一个维度为 0,因此出现了错误。可能是因为没有正确地初始化 y,或者是在数据处理过程中出现了错误。需要检查代码并修复错误。
相关问题
报错x and y must have same first dimension, but have shapes (25,) and (0,)
这个错误通常是由于 `x` 和 `y` 数组长度不匹配导致的。具体来说,你在绘制折线图时 `x` 和 `y` 的长度应该是相同的,如果不相同就会报这个错误。
可能的原因包括:
- `x` 和 `y` 的长度不一致,你需要确保它们的长度相同。可以使用 `len()` 函数来检查它们的长度。
- `x` 或 `y` 中有空值,你需要使用 Pandas 的 `dropna()` 函数或 Numpy 的 `isnan()` 函数来删除或替换空值。
- 在处理数据时出现了错误,导致 `x` 或 `y` 的长度不正确。你需要检查你的代码并确保数据处理正确。
如果你能提供更多的上下文和代码,我可以帮你更好地解决问题。
x and y must have same first dimension, but have shapes (365,) and (1,)怎么修改错误
这个错误通常出现在 numpy 数组的操作中,是由于两个数组的形状不匹配导致的。具体来说,错误信息 "x and y must have same first dimension, but have shapes (365,) and (1,)" 表示 x 和 y 这两个数组在第一维上的大小不同,x 的第一维大小为 365,而 y 的第一维大小为 1。
要修复这个错误,可以考虑对数组进行重新调整形状或者进行广播操作。具体来说,如果你想在两个数组的第一维上进行操作,可以将 y 数组的形状改为和 x 数组相同,即 (365,)。可以使用 numpy 的 reshape 函数来实现:
```
y = y.reshape((365,))
```
或者使用 numpy 的广播机制,让 y 数组复制成和 x 数组相同的形状。可以使用 numpy 的 newaxis 属性来实现:
```
y = y[np.newaxis, :]
```
这样 y 数组就被扩展成了形状为 (1, 365) 的数组,可以和 x 数组进行操作了。
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